Lehrstuhl für Erklärbares Maschinelles Lernen

Lehrstuhlinhaber: Prof. Dr. Christian Ledig

Die Forschung am Lehrstuhl konzentriert sich auf die Entwicklung von robusten, dateneffizienten Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich des Deep Learning, mit vielseitigen Anwendungen in der Industrie und im Gesundheitswesen. Die Forschung umfasst außerdem die Quantifizierung von Unsicherheiten bei Klassifizierungsvorhersagen, deren Interpretierbarkeit zur Verbesserung der Anwender- und Patientenkommunikation sowie die umfangreiche und einsatzbezogene Evaluierung von KI-Modellen. Ein weiterer Forschungsschwerpunkt liegt auf der Rekonstruktion und quantitativen Analyse von Bilddaten, insbesondere in der Medizin. Durch den Einsatz von bildgebenden Verfahren in Verbindung mit KI können anatomische Unregelmäßigkeiten identifiziert werden, um das Fachpersonal bei der Diagnose und Behandlung von Erkrankungen wie Demenz oder Krebs zu unterstützen. Ein wichtiges Ziel seiner Forschung ist der Transfer der Ergebnisse in industrielle oder medizinische Kontexte und die damit verbundene verantwortungsvolle Entwicklung von KI-basierten Lösungen in regulierten Umgebungen. Der Gedanke einen positiven Beitrag für die Gesellschaft bzw. den Patienten zu leisten steht im Vordergrund.

• Effiziente und Robuste KI: Forschung zu dateneffizienten und robusten KI-Methoden.
• Evaluierung und Regulierung von KI: Expertise in der Bewertung und Regulierung von KI-Systemen
• Interpretierbarkeit und Unsicherheitsschätzung in KI: Entwicklung von Methoden zur Verbesserung der Interpretierbarkeit von KI-Modellen und Schätzung von Unsicherheiten in ihren Vorhersagen.
• KI für quantitative Bildanalyse und Entscheidungsunterstützung: Entwicklung von KI-Algorithmen für die quantitative Analyse von Bildern, insbesondere in der medizinischen Entscheidungsunterstützung.
• Generative KI für Bild- und Videogenerierung und -rekonstruktion: Erforschung von generativen KI-Techniken zur Erzeugung und Rekonstruktion von Bild- und Videodaten in verschiedenen Anwendungsbereichen.
• KI-fokusierte Start-Ups: Beratung und Unterstützung von KI-Start-ups, insbesondere bei Produkt- und Technologieentwicklung.